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あらゆる Web サイトを使用できる AI エージェントを構(gòu)築する方法

Jan 08, 2025 am 12:02 AM

AI エージェントを Web に接続: 開(kāi)発者の歩みとコンピューター使用の臺(tái)頭

過(guò)去 2 年間の AI エージェント開(kāi)発における大きなハードルの 1 つは、Web アクセスを確実に許可することでした。 電子メールを送信するように設(shè)計(jì)された AI エージェントを考えてみましょう。これを Gmail や Outlook にどのように接続しますか? API、Web サイト、または自律型 Web エージェント?この記事では、さまざまな方法を検討します。

API と SDK: 限定的なアプローチ

多くの開(kāi)発者は API と SDK を利用しています。これにより、低遅延と堅(jiān)牢な認(rèn)証が実現(xiàn)しますが、次のような制限があります。

  • API の利用不可: すべての Web サービスが API を提供しているわけではありません。
  • ドキュメントの課題: ドキュメントが古くなったり、書(shū)かれていないことがよくあります。
  • 機(jī)能のギャップ: API には対応する Web サイトの完全な機(jī)能が欠けていることが多く、特定のタスクが妨げられます。

幸いなことに、いくつかのサービスが API 呼び出しライブラリを提供しています。

  • Composio: 強(qiáng)力な認(rèn)証を備えた AI エージェント用のツールを提供します。
  • ラングチェーン ツール: ラングチェーン/グラフ エージェント用のリソース。
  • Apify: コミュニティ主導(dǎo)の広大な API ライブラリ。

ただし、ユニバーサル Web サービスにアクセスするには、API を超えて進(jìn)む必要があります。

ウェブサイトのインタラクション: 人間によるアプローチ

信頼性の高い AI エージェントの Web サイトとの対話により、Web ベースの人的タスクの自動(dòng)化が可能になります。 でもどうやって?

多くの開(kāi)発者は、最初は Selenium や Playwright などのブラウザ テスト フレームワークを使用します。 ただし、このアプローチには次のような課題があります。

  • 脆弱性: Web サイトの変更 (A/B テストなど) により、スクリプトは簡(jiǎn)単に壊れます。
  • 検出可能性: テスト ブラウザは簡(jiǎn)単に識(shí)別され、ブロックされます。
  • 実稼働環(huán)境での展開(kāi): 実稼働環(huán)境では、ブラウザのホスティング、認(rèn)証の管理、プロキシのローテーションは複雑です。

これらの問(wèn)題に対処するために、次のようなブラウザ SDK を?qū)g験しました。

  1. 脆弱な CSS セレクターの代わりに自然言語(yǔ)セレクター (get_element("find the login button") など) を採(cǎi)用します。
  2. 組み込み認(rèn)証を統(tǒng)合します。
  3. ブロックを防ぐために、組み込みの回転プロキシを備えた事前設(shè)定されたリモート ホスティングを提供します。

この作品は現(xiàn)在オープンソース (Dendrite SDK) となっており、現(xiàn)在は積極的な開(kāi)発は行われていませんが、研究と適応のために引き続き利用できます。 同様の代替手段には次のものがあります:

  • AgentQL: Python ライブラリ。
  • ステージハンド: JavaScript/TypeScript ライブラリ。

コンピュータの使用: Web AI エージェントの將來(lái)?

Rich Sutton の「苦い教訓(xùn)」は、コンピューティングの増加に応じて拡張可能な汎用 AI ソリューションの優(yōu)位性を強(qiáng)調(diào)しています。 Anthropic の Computer Use はこの原則を具體化しており、LLM がマウスとキーボード入力を使用してコンピュータ/ブラウザを直接制御できるようになり、スクリプトや API 呼び出しが不要になります。 彼らのアプローチは、タスク固有のツールよりも一般的なコンピューター スキルに重點(diǎn)を置いています。これは苦い教訓(xùn)と完全に一致しており、最も多用途な AI エージェントが人間と同じようにウェブと直接対話することを示唆しています。 初期の結(jié)果では、よく作成されたプロンプトを使用した複雑なタスクで高い信頼性が示されており、多くの場(chǎng)合、Anthropic のプロンプト改善ツールによって強(qiáng)化されています。

結(jié)論: 未來(lái)を受け入れる

API は依然として価値がありますが、將來(lái)的には、ほとんどの AI エージェントにとってコンピューター使用のようなアプローチが好まれる可能性があります。 エージェントがログインして Web サイトの検索機(jī)能を使用し、上位の結(jié)果から結(jié)論を抽出できるのであれば、なぜ API を介してデータベース全體に依存するのでしょうか? AI 開(kāi)発者にとっての問(wèn)題は、この一般化可能なアプローチを採(cǎi)用するか、それともより特殊な手法の限界に直面するリスクを負(fù)うかです。

注: これは私の最初の開(kāi)発者投稿です。 今後の投稿を改善するためのフィードバックは大歓迎です。 AI エージェントや AI によるタスク自動(dòng)化に関する質(zhì)問(wèn)も歓迎されます。 How to Build AI Agents that can Use any Website How to Build AI Agents that can Use any Website How to Build AI Agents that can Use any Website How to Build AI Agents that can Use any Website

以上があらゆる Web サイトを使用できる AI エージェントを構(gòu)築する方法の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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動(dòng)的プログラミング(DP)は、複雑な問(wèn)題をより単純なサブ問(wèn)題に分解し、結(jié)果を保存して繰り返し計(jì)算を回避することにより、ソリューションプロセスを最適化します。主な方法は2つあります。1。トップダウン(暗記):?jiǎn)栴}を再帰的に分解し、キャッシュを使用して中間結(jié)果を保存します。 2。ボトムアップ(表):基本的な狀況からソリューションを繰り返し構(gòu)築します。フィボナッチシーケンス、バックパッキングの問(wèn)題など、最大/最小値、最適なソリューション、または重複するサブ問(wèn)題が必要なシナリオに適しています。Pythonでは、デコレータまたはアレイを通じて実裝でき、再帰的な関係を特定し、ベンチマークの狀況を定義し、空間の複雑さを最適化することに注意する必要があります。

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カスタムイテレーターを?qū)g裝するには、クラス內(nèi)の__iter__および__next__メソッドを定義する必要があります。 __iter__メソッドは、ループなどの反復(fù)環(huán)境と互換性があるように、通常は自己の反復(fù)オブジェクト自體を返します。 __next__メソッドは、各反復(fù)の値を制御し、シーケンスの次の要素を返し、アイテムがもうない場(chǎng)合、停止例外をスローする必要があります。 statusステータスを正しく追跡する必要があり、無(wú)限のループを避けるために終了條件を設(shè)定する必要があります。 fileファイルラインフィルタリングなどの複雑なロジック、およびリソースクリーニングとメモリ管理に注意を払ってください。 simple単純なロジックについては、代わりにジェネレーター関數(shù)の収率を使用することを検討できますが、特定のシナリオに基づいて適切な方法を選択する必要があります。

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Pythonの將來(lái)の傾向には、パフォーマンスの最適化、より強(qiáng)力なタイププロンプト、代替ランタイムの増加、およびAI/MLフィールドの継続的な成長(zhǎng)が含まれます。第一に、CPYTHONは最適化を続け、スタートアップのより速い時(shí)間、機(jī)能通話の最適化、および提案された整數(shù)操作を通じてパフォーマンスを向上させ続けています。第二に、タイプのプロンプトは、コードセキュリティと開(kāi)発エクスペリエンスを強(qiáng)化するために、言語(yǔ)とツールチェーンに深く統(tǒng)合されています。第三に、PyscriptやNuitkaなどの代替のランタイムは、新しい機(jī)能とパフォーマンスの利點(diǎn)を提供します。最後に、AIとデータサイエンスの分野は拡大し続けており、新興図書(shū)館はより効率的な開(kāi)発と統(tǒng)合を促進(jìn)します。これらの傾向は、Pythonが常に技術(shù)の変化に適応し、その主要な位置を維持していることを示しています。

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Pythonのソケットモジュールは、クライアントおよびサーバーアプリケーションの構(gòu)築に適した低レベルのネットワーク通信機(jī)能を提供するネットワークプログラミングの基礎(chǔ)です?;镜膜蔜CPサーバーを設(shè)定するには、Socket.Socket()を使用してオブジェクトを作成し、アドレスとポートをバインドし、.listen()を呼び出して接続をリッスンし、.accept()を介してクライアント接続を受け入れる必要があります。 TCPクライアントを構(gòu)築するには、ソケットオブジェクトを作成し、.connect()を呼び出してサーバーに接続する必要があります。次に、.sendall()を使用してデータと.recv()を送信して応答を受信します。複數(shù)のクライアントを処理するには、1つを使用できます。スレッド:接続するたびに新しいスレッドを起動(dòng)します。 2。非同期I/O:たとえば、Asyncioライブラリは非ブロッキング通信を?qū)g現(xiàn)できます。注意すべきこと

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